Структуры данных Python
В Python все структуры данных являются объектами. У них есть методы и поля. Структуры данных Python: список (list), кортеж (tuple), множество (set), словарь (dict).
Список (list).
Список – это изменяемая структура данных. Может хранить в себе элементы разных типов. Обращение к элементу списка происходит с помощью [индекса], начиная с 0. Чтобы обратиться к элементу с конца списка, то используется -1, -2 и т.д. Объявление списка происходит с помощью [] или list(). Пример:
Можно получить список с помощью метода split() при вводе от пользователя, например:
Кортеж (tuple).
Кортеж – неизменяемая структура данных. Аналогично списку, может хранить элементы разных типов. Кортеж объявляется через () или tuple().
Кортежи работают быстрее списков за счет своей неизменяемости. Они хранятся в памяти особым образом, поэтому операции с элементами кортежа выполняются быстрее. Кортежи используются, когда есть требования к безопасности.
Множество (set).
Множество – изменяемая структура данных, которая имеет требование к уникальности элементов. Множество удобно использовать для удаления повторяющихся элементов.
Словарь (dict).
Словарь – ассоциативный массив, который хранит пары ключ:значение. Объявляется через {} при указании {ключ1:значение1, ключ2:значение2}. Ключ – уникальный и неизменяемый, поэтому tuple может использоваться в качестве ключа.
Циклы, функции Python и работа с библиотеками
Цикл while
Циклический оператор while используется достаточно редко, но все же бывает полезен. Определенный блок кода выполняется, пока выполняется заданное условие. Пример:
end в выводе позволяет указать, какой знак будет стоять после вывода, по умолчанию – это \n (переход на новую строку). У циклов есть continue и break. Если в цикле используется continue, то цикл будет переходить сразу к следующей итерации, не выполняя код ниже. В случае break – происходит полное прерывание цикла. Пример:
Цикл for
Цикл с использованием ключевого слова for – это прохождение по элементам некой последовательности. Например, необходимо вывести элементы, хранящиеся в списке:
Второй способ – это вывод элементов списка по их индексу:
range – это генератор чисел, в данном случае он генерирует индексы от 0 до длины списка-1, то есть 0,1,2,3,4, затем вывод происходит через обращение к элементу списка по индексу. Примеры использования генератора:
range(start, stop, step). start – начало, stop – конечное значение (обратите внимание, что stop не входит в интервал генерации чисел), step – шаг.
Функции
Функция – блок кода, который выполняется при его вызове в ходе выполнения программы.
Функция в Python начинается с ключевого слова def, далее идет имя функции и (). В () указываются аргументы функции. Сначала идут аргументы, который не даны по умолчанию, затем аргументы, которые даны по умолчанию. Тело функции выделяется отступом. Пример:
Ключевое слово return – это результат, который возвращает функция.
Библиотека numpy
numpy это библиотека для работы с матрицами и векторами.
Для работы с библиотекой ее необходимо импортировать с помощью команды import.
Генерация массива в numpy:
Можно привести список к numpy массиву:
dtype позволяет указать тип хранимых элементов, в данном случае – это вещественные числа.
Двумерные (и не только) массивы:
np.random.rand() – генерация случайных значений из равномерного распределения от 0 до 1.
np.random.rand() генерация случайных значений из нормального распределения с дисперсией, равной 1, и средним, равным 0.
Библиотека pandas
Pandas – это библиотека для обработки и анализа данных. В pandas есть две структуры объекта: DataFrame и Series. Series – это аналог одномерного массива, который имеет индексы, по сути, это ассоциативный массив, как словарь. DataFrame имеет табличную структуру, столбцы у DataFrame – это Series.
Достарыңызбен бөлісу: |